From 16441c99efcaa94ac9a6c22d7b8ba1581bd79458 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: DanRie Date: Sun, 30 Nov 2025 15:41:59 +0300 Subject: [PATCH] fix: fix report --- labworks/LW4/report.md | 22 +++------------------- 1 file changed, 3 insertions(+), 19 deletions(-) diff --git a/labworks/LW4/report.md b/labworks/LW4/report.md index a5a7710..39d9eea 100644 --- a/labworks/LW4/report.md +++ b/labworks/LW4/report.md @@ -126,24 +126,7 @@ review_as_text = ' '.join(id_to_word[id] for id in X_train[26]) print(review_as_text) ``` ``` - - - - - - - - - - - - - - - - - the bad out takes from of fire together without any real story br br dean -tries to be a real actor and fails again br br in the end the quit in br br + the bad out takes from of fire together without any real story br br dean tries to be a real actor and fails again br br in the end the quit in br br ``` #### После обработки в начало отзыва добавилось необходимое количество токенов , чтобы отзыв был длинной в 500 индексов. @@ -292,4 +275,5 @@ AUC ROC: 0.9165464031999999 | Рекуррентная | 184 897 | 3 | accuracy:0.8556 ; loss:0.5214 ; AUC ROC:0.9165 | -#### По результатам применения рекуррентной нейронной сети, а также по данным таблицы 1 можно сделать вывод, что модель хорошо справилась с задачей определения тональности текста. Показатель accuracy = 0.8556 превышает требуемый порог 0.8. Значение AUC ROC = 0.9165 (> 0.9) говорит о высокой способности модели различать два класса (положительные и отрицательные отзывы). \ No newline at end of file +#### По результатам применения рекуррентной нейронной сети, а также по данным таблицы 1 можно сделать вывод, что модель хорошо справилась с задачей определения тональности текста. Показатель accuracy = 0.8556 превышает требуемый порог 0.8. +#### Значение AUC ROC = 0.9165 (> 0.9) говорит о высокой способности модели различать два класса (положительные и отрицательные отзывы). \ No newline at end of file